B端提速、毛利激增，MiniMax跑到新拐点,mini beta

文/王慧莹

编辑/子夜

2025年是中国AI大模型行业的分水岭。

这一年，资本从追逐参数竞赛转向拷问商业闭环，用户从尝鲜式体验转向实用性考量，而关于大模型行业究竟有多少泡沫的质疑，始终像一把达摩克利斯之剑悬在行业玩家的头顶。

喧嚣褪去，行业也意识到：AI的终局不是技术论文，而是能不能长出可持续的生意。

在这样的背景下，大模型企业MiniMax上市后的首份年报，注定不只是自家成绩单，更是观察整个赛道走向的切片。

据MiniMax创始人闫俊杰透露，截至2026年2月，公司ARR（年度经常性收入）已超过1.5亿美元。

透过全年的增长，这家以C端应用Talkie破圈的大模型企业，并未沿着收入持续高增长的剧本走，却凭借营收结构优化、全模态模型等打开了新的市场预期。

真正值得市场反复思考的，是闫俊杰对MiniMax未来的想象。

MiniMax要成为AI时代的平台型公司、MiniMax有信心在关键AI战役中取胜……这家大模型企业，正试图在巨头环伺的赛道中走出一条属于自己的平台型公司之路。

1、季度走弱、结构优化，MiniMax寻找韧性

3月2日，上市不到两个月的MiniMax交出了首份全年业绩答卷。

2025年，公司实现总收入7903.8万美元，同比增长158.9%，高于分析师平均预期的7140万美元。其中，国际市场收入占比达73%，业务覆盖 200 多个国家和地区，个人用户累计达2.36 亿。

细分来看，以Talkie为代表的AI原生产品收入5307.5万美元，同比增长 143.4%，占据总营收的67.2%，仍是基本盘。

从用户侧看，MiniMax的C端基本盘已经具备相当厚度。2025年前三季度，AI原生产品付费用户达到177.16万，每位付费用户的平均支出从2023年的6美元提升至15美元。

支撑这些收入的，是MiniMax情感陪伴+生产力工具的双布局，既有主打情感陪伴的Talkie，强调用户与虚拟角色互动；也有聚焦视频生成的海螺AI。

图源海螺AI官网

更大的增量来自企业端收入。2025年，开放平台与企业服务收入2596.3万美元，同比暴涨197.8%，增速显著领跑，付费客户数突破21.4 万，成为第二增长曲线。

今年2月，面向企业客户和个人开发者的开放平台产品中，新注册用户数已经达到2025年12月的4倍以上。

盈利层面，2025年大模型行业持续的高投入，没有改变MiniMax亏损的现状，MiniMax经调整净亏损为2.51亿美元，较上年的2.44亿美元扩大了2.7%。

这份财报中，最亮眼的莫过于毛利的跨越式增长。2025年，MiniMax毛利达到2007.9万美元，同比激增437.2%。财报明确指出，这主要得益于模型及系统效率的提升，以及基础设施配置的优化。

在AI大模型领域，高昂的研发成本一直是难以逾越的大山，MiniMax却展现不错的研发效率。

2025年，其研发开支为2.5亿美元，同比增长33.8%，但研发效率明显提高。2025年，研发开支占总营收的比重，已从2024年的619%，下降到了2025年的320%。

众多财务指标都在释放出积极信号，MiniMax正从高投入走向健康经营的关键阶段，并走出规模化效应。

需要承认的是，当我们将视线聚焦到第四季度，MiniMax营收增速放缓明显。根据前三季度已公布收入推算，四季度MiniMax实现收入约2600万美元，同比增长131%，虽然高于市场预期，但相较前9个月的175%，回落明显。

究其原因，结合2025全年报和招股书计算，四季度Minimax在C端的收入小超1500万美金，同比增长82%，相比于前三个月接近150%的增速，近乎腰斩。

不过，单季增速放缓没有影响机构对MiniMax的评级，瑞银给出1000港元目标价，大摩则给予930港元目标价。

逻辑在于，这场单季度的降速换挡，本质是收入结构优化的表现。

第四季度，开放平台及其他企业服务收入达到1100万美元，同比增长278%，较前三季度160%的增速进一步加快。

此前，市场此前对MiniMax最大的质疑集中于“C端过重、B端偏弱”的结构，担忧公司过度依赖单一爆款产品，抗风险能力不足。如今，2025年财报数据，直接回应了这一质疑。

过去依赖Talkie、海螺AI等C端爆款拉动增长的模式，正在转向C端稳健经营、B端高速扩张的双引擎结构。这种切换伴随着短期增速波动，但长期看降低了单一产品依赖，提升了商业韧性。

这不是被动妥协，而是主动选择。从单一爆款驱动，转向双轮驱动，是大模型公司走向成熟的标志性阵痛。MiniMax用一份韧性的财报，证明其商业化正在从产品运气转向体系能力。

2、技术升级、成本下降，MiniMax加速商业化

MiniMax 这份业绩，不仅是两年商业化的阶段性总结，更是全球生成式AI行业从概念狂欢走向价值兑现的重要观测样本。

2025年下半年，中国大模型行业悄然完成了一场竞赛重心的转移，不少头部玩家都将重点从大参数量转向高效推理，从模型能力对标转向商业场景落地。

行业共识逐渐清晰，下一阶段的赛点，不在于谁能做出最聪明的模型，而在于谁能把聪明的模型变得足够便宜、足够好用、足够有规模。

正是在这场集体转向中，MiniMax完成了从技术追赶到商业验证的关键一跃。

“我们只用108天，就把M2系列从第一代迭代到了第三代。”在财报会议上，闫俊杰如是说道。

2025年第四季度，MiniMax相继推出M2、M2.1、M2-her三款模型。仅用108天，便完成从M2到M2.5的连续升级，进步速度显著超越Anthropic、OpenAI、Google等海外巨头。

强调文本与对话基础能力的M2，在OpenRouter上成为首个日token消耗量超过500亿的中国模型，同时登顶HuggingFace当周全球热榜第一；M2-her聚焦长程对话与情感交互，100 轮对话表现全球领先。

表现更为突出的是M2.5，成为MiniMax技术能力的集大成者。

图源MiniMax官网

在核心编程测试SWE-Bench Verified中，M2.5取得80.2%的成绩，刷新行业纪录。在多语言相关任务Multi-SWE-Bench上，M2.5更是达到第一。BrowseComp、Wide Search等搜索与工具调用榜单中，M2.5同样达到行业顶尖水平。

更关键的是效率提升。在SWE-Bench Verified测试中，M2.5完成任务的速度较上一代M2.1提升37%。

具体应用场景上，M2.5可以实现编码前主动拆解架构、规划流程，接近真实架构师思维。M2.5可独立完成从需求分析、系统设计到代码实现、缺陷修复的全流程开发，模型不再是简单代码补全工具，而是可落地的软件开发助手。

在办公场景，M2.5 对 Word、PPT、Excel 金融建模等高阶任务全面优化，工具调用与搜索能力提升20%，更低轮次、更高准确率完成复杂Agent任务，为企业级落地扫清能力障碍。

但真正让M2.5具备商业竞争力的，是其极致的成本优势。

在每秒输出100 token的情况下，M2.5连续工作一小时只需1美元；在每秒输出50 token的情况下，仅需0.3美元。按输出价格计算，仅为Claude Opus、Gemini 3 Pro、GPT-5等海外模型的1/10至1/20。

这意味着，1万美元可以让4个Agent不间断工作一整年。当算力成本不再是约束，企业客户的态度也从“试点AI”转向“主动拥抱AI”。这也解释了MiniMax的B端业务过去一年为什么能快速增长。

调用量的爆发式增长，是开发者用Token投票的最直观证据。M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的6倍以上，其中编程场景的token消耗量增长超过10倍。

可以说，MiniMax正将技术迭代与推理成本下降，转化为实实在在的商业化成果。技术破局带来成本优势，成本优势撬动商业化起量，尤其是B端业务增长反哺技术迭代，MiniMax的商业化飞轮正在越转越快。

3、多模态突围，MiniMax要做“AI时代的基础设施”

商业化有进展，另一个问题随之浮现：靠模型调用收费能撑起多高的天花板？

在群雄逐鹿的大模型赛道，这个天花板看似并不高。更重要的是，如果只是作为API提供商，MiniMax或终将陷入与巨头的价格战泥潭。

想要持续吸引资本市场，在这场马拉松中跑得更久，MiniMax需要更高维度的战略。闫俊杰在业绩会上给出了自己的答案——公司的下一阶段战略，是从大模型公司向AI时代的平台型公司迈进。

所谓AI时代的平台型公司，并非像流量平台之于互联网时代，AI时代的平台公司是能够定义智能边界，同时在产品与商业层面兑现行业红利的企业。

闫俊杰认为，一家AI时代平台公司的价值，可简单估算成“提供智能的密度乘以token吞吐”。

智能密度，解决的是“能做什么”的问题；Token吞吐，解决的是“能服务多大规模”的问题。言外之意，要用更多的模型服务更多的客户和人群，才能释放更多的价值。

当OpenAI、Google等巨头都在致力于成为AI平台公司，刚上市几个月的MiniMax如何走出一条自己的路？

支撑这一战略的，是MiniMax全模态能力的持续积累。和多数AI大模型企业先做语言大模型，再做语音和视觉不同，MiniMax从一开始就决定了做多模态模型，是中国最早推出MoE模型的团队之一。

多模态路线基础下，MiniMax坚持语言、视频、语音、音乐多模态并行研发。此次电话会中，闫俊杰重申了选择多模态的原因，在他看来，多个模态的融合是持续提升智能的基本前提。

2025年底，以海螺2.3为代表的视频模型累计生成超过6亿个视频。此外，Fast 模型批量操作成本降低 50%。语音模型Speech 2.6累计生成超过2亿小时语音，支持40多种语言；音乐模型Music2.5，支持长内容生成，复杂情感与多种唱法……

据MiniMax介绍，今年上半年，即将推出的MiniMax-M3与海鸥3系列模型，将是多模态融合的最新成果。

在产品定位上，MiniMax还做出了清醒的战略取舍，希望借差异化突围。

MiniMax明确选择不做类似豆包、ChatGPT移动端的通用个人助手，要聚焦高价值生产力场景，包括编程、办公、互动娱乐等方向。

闫俊杰表示，公司不追求在所有维度全面领先，而是着力打造具备独特优势的模型能力。M2、海螺2、Speech2等系列模型的差异化表现，正是这一思路的产物。

这无疑是个明智的选择，在资源有限的创业阶段，聚焦能够产生独特价值的领域，打出差异化竞争力，有助于MiniMax绕过巨头们的竞争并站稳脚跟，更让其平台定位更聚焦、更清晰。

值得关注的是，为了向平台型公司进阶，MiniMax已经将自身作为AI原生组织的试验场。

截至2025年底，MiniMax内部Agent“实习生”已为近90%的员工提供支持，涵盖编程开发、数据分析、人力招聘等多个场景。

这种“先自用、再外售”的路径，使公司不仅是模型供应商，更可能成为企业级AI生产力平台的基础设施提供者。若这一模式跑通，MiniMax将实现从“大模型研发商”向“平台型公司”的战略跃迁。

当然，挑战依旧存在。高额研发投入仍将持续压制利润表现，全球算力成本波动及国际竞争压力不容忽视，竞争格局的不断变化是另一个不确定性。如今，MiniMax盈利时间表尚未明确，长期资金消耗压力不容忽视。

从长期视角看，AI竞赛已进入下半场，MiniMax正站在一个关键临界点上。想要从大模型公司转向平台型公司，还需要更多的现实基础做支撑。只有平衡好技术迭代速度和商业化效率，才能走出关键一步。

正如闫俊杰所言：“在AI时代，最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度，从而能够产生更大量级的商业化收入和市场规模，而速度来自研发效率。”

2025年的成绩单，是一次能力验证，2026年的执行力，将决定MiniMax能否真正完成这场战略升级。

（本文头图来源于MiniMax官网。）